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class MyClass: def __init__(self): print "initialize..." def __play(self): print "play..." a = MyClass()initialize... a._MyClass__play()play... dir(a)['_MyClass__play', '__doc__', '__init__', '__module__']python的私有是伪的,还是可以访问到。 方法就是_类名__方法名,python不过是在以__开头的方法名面前加了小动作导致访问不到看起来像私有方法。
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python中函数和方法的区别:
首先,从分类的角度来分析。
(1)函数的分类:
内置函数:python内嵌的一些函数。
匿名函数:一行代码实现一个函数功能。
递归函数
自定义函数:根据自己的需求,来进行定义函数。
(2)方法的分类:
普通方法:直接用self调用的方法。
私有方法:__函数名,只能在类中被调用的方法。
属性方法:@property,将方法伪装成为属性,让代码看起来更合理。
特殊方法(双下划线方法):以__init__为例,是用来封装实例化对象的属性,只要是实例化对象就一定会执行__init方法,如果对象子类中没有则会寻找父类(超类),如果父类(超类)也没有,则直接继承object(python 3.x)类,执行类中的__init__方法。
类方法:通过类名的调用去操作公共模板中的属性和方法。
静态方法:不用传入类空间、对象的方法, 作用是保证代码的一致性,规范性,可以完全独立类外的一个方法,但是为了代码的一致性统一的放到某个模块(py文件)中。
其次,从作用域的角度来分析:
(1)函数作用域:从函数调用开始至函数执行完成,返回给调用者后,在执行过程中开辟的空间会自动释放,也就是说函数执行完成后,函数体内部通过赋值等方式修改变量的值不会保留,会随着返回给调用者后,开辟的空间会自动释放。
(2)方法作用域:通过实例化的对象进行方法的调用,调用后开辟的空间不会释放,也就是说调用方法中对变量的修改值会一直保留。
最后,调用的方式不同。
(1)函数:通过“函数名()”的方式进行调用。
(2)方法:通过“对象.方法名”的方式进行调用。
class Foo(object): def func(self): pass#实例化obj = Foo()# 执行方式一:调用的func是方法obj.func() #func 方法# 执行方式二:调用的func是函数Foo.func(123) # 函数
你这个代码很有问题,
1. class Student:
def __init__(self):
for name in Name:
for id in ID:
self.name = name
self.id = id
最终Student得到的是实例有两个变量name和id,他们的值分别是Kay和3,初始化时候的遍历完全没有意义。
2. self.lst.append("{} of {}".format(Student.__init__(self.id), Student.__init__(self.name)))
Student是一个类型,你都没创建一个实例,__init__是实例的初始化函数,使用"__"修饰,是私有函数,不能在外部调用,然后那个里面参数的self是Students的self肯定是访问不到id和name的属性的。
总的来说,代码存在很多的问题。
想要获得的结果是两个列表中元素所有组合的可能性,可以这样实现:
Name = ['Stella','Kay']
ID = [1,3]
result = [(a, b) for a in ID for b in Name]
这样得到的result就是两个列表的元素的组合
不是使用property才要私有的,而是为了调用私有方法方便,才使用property的,具体请看下面的详解
在绑定属性时,如果直接把属性暴露出去,虽然写起来很简单,但是,没办法检查参数,导致可以把成绩随便改:
s = Student()
s.score = 9999
这显然不合逻辑。为了限制score的范围,可以通过一个set_score()方法来设置成绩,再通过一个get_score()来获取成绩,这样,在set_score()方法里,就可以检查参数:
class Student(object):
def get_score(self):
return self._score
def set_score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value 0 or value 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
现在,对任意的Student实例进行操作,就不能随心所欲地设置score了:
s = Student()
s.set_score(60) # ok!
s.get_score()
60
s.set_score(9999)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
但是,上面的调用方法又略显复杂,没有直接用属性这么直接简单。
有没有既能检查参数,又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢?对于追求完美的Python程序员来说,这是必须要做到的!
还记得装饰器(decorator)可以给函数动态加上功能吗?对于类的方法,装饰器一样起作用。Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用的:
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('score must be an integer!')
if value 0 or value 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
@property的实现比较复杂,先考察如何使用。把一个getter方法变成属性,只需要加上@property就可以了,此时,@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter,负责把一个setter方法变成属性赋值,于是,就拥有一个可控的属性操作:
s = Student()
s.score = 60 # OK,实际转化为s.set_score(60)
s.score # OK,实际转化为s.get_score()
60
s.score = 9999
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: score must between 0 ~ 100!
注意到这个神奇的@property,在对实例属性操作的时候,就知道该属性很可能不是直接暴露的,而是通过getter和setter方法来实现的。
还可以定义只读属性,只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性:
class Student(object):
@property
def birth(self):
return self._birth
@birth.setter
def birth(self, value):
self._birth = value
@property
def age(self):
return 2014 - self._birth
上面的birth是可读写属性,而age就是一个只读属性,因为age可以根据birth和当前时间计算出来。
一句话总结
@property广泛应用在类的定义中,可以让调用者写出简短的代码,同时保证对参数进行必要的检查,这样,程序运行时就减少了出错的可能性。
9.6. 私有变量
只能从对像内部访问的“私有”实例变量,在 Python 中不存在。然而,也有一个变通的访问用于大多数 Python 代码:以一个下划线开头的命名(例如 _spam )会被处理为 API 的非公开部分(无论它是一个函数、方法或数据成员)。它会被视为一个实现细节,无需公开。
因为有一个正当的类私有成员用途(即避免子类里定义的命名与之冲突),Python 提供了对这种结构的有限支持,称为 name mangling (命名编码) 。任何形如 __spam 的标识(前面至少两个下划线,后面至多一个),被替代为 _classname__spam ,去掉前导下划线的 classname 即当前的类名。此语法不关注标识的位置,只要求在类定义内。
名称重整是有助于子类重写方法,而不会打破组内的方法调用。例如:
class Mapping:
def __init__(self, iterable):
self.items_list = []
self.__update(iterable)
def update(self, iterable):
for item in iterable:
self.items_list.append(item)
__update = update # private copy of original update() method
class MappingSubclass(Mapping):
def update(self, keys, values):
# provides new signature for update()
# but does not break __init__()
for item in zip(keys, values):
self.items_list.append(item)
需要注意的是编码规则设计为尽可能的避免冲突,被认作为私有的变量仍然有可能被访问或修改。在特定的场合它也是有用的,比如调试的时候。
要注意的是代码传入 exec(), eval() 时不考虑所调用的类的类名,视其为当前类,这类似于 global 语句的效应,已经按字节编译的部分也有同样的限制。这也同样作用于 getattr(), setattr() 和 delattr(),像直接引用 __dict__ 一样。